WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:02.420
कल्प ना करें कि आप अपने करमचारियों को दैनिक कारियों के प्रबंधन में

00:00:02.420 --> 00:00:04.200
मदद करने के लिए एक चैटबोट तेनाद करते हैं

00:00:04.200 --> 00:00:05.860
और कुछी मिंटों में ये ऐसे सुझाओ दिना शुरू कर देता है

00:00:05.860 --> 00:00:09.180
जो पक्षपाती भ्रामक या आपके ग्रहकों के लिए पुरीतर से अंप्योगी

00:00:09.180 --> 00:00:13.980
ये विज्ञान कथा करड़ार नहीं है ये तब होता है जब जिम्मेदार AI सुरक्षा उपायगा आएब होते हैं

00:00:13.980 --> 00:00:17.940
जिम्मेदार आई निश्पक्षता, पारदर्शिता, गोपनियता और जवाब दही पर ध्यान के इंद्रित करता है

00:00:17.940 --> 00:00:20.700
ये आपकी डिजिटल को पायलट के लिए सीट बेल्ट की तरह है

00:00:20.700 --> 00:00:23.440
ये आप वास्तव में से लागू करते हैं तो ये जोखिमों को कम करता है

00:00:23.440 --> 00:00:27.900
इसका प्रिणाम अनुपालन उलंगन ग्रहकों का विश्वास और नित्रतु का घबरहट की इस्तिती में होना

00:00:27.900 --> 00:00:31.200
इस सत्र में मैं प्रॉंप्ट इंजक्षिन की विफलताओं का प्रदर्शन करूँगा

00:00:31.200 --> 00:00:35.080
जिने आप पावर प्रेटफॉर्म और Microsoft 300 P500 वर्कफ्लों के भीतर लागू कर सकते हैं

00:00:35.080 --> 00:00:37.420
क्योंकि खत्रा लागू कर सकते हैं क्योंकि खत्रा दूर नहीं

00:00:37.420 --> 00:00:40.120
यह उसी शन्ड चुरू होता है जब एक AI Assistant अपनी स्क्रिप्ट से बाहर हो जाता है

00:00:40.120 --> 00:00:42.560
जब AI Script से बाहर हो जाता है तो इसकी कल्ट ना करें

00:00:42.560 --> 00:00:44.900
आप अपने कलेंडर को विवस्तित करने के लिए एक शेडूलिंग असिस्टंट लाउजिक

00:00:44.900 --> 00:00:47.860
इसे मीटिंग के समय को बदलना चाहिए जरूरी नोट्स को चिनित करना चाहिए

00:00:47.860 --> 00:00:48.940
और विवस्ता को नियंतरन वेरा

00:00:48.940 --> 00:00:51.200
इसके बजाए यह पक्षबात करना शुरू कर देता है

00:00:51.200 --> 00:00:54.260
यह कौंजे सेकर में एक महतुपोन है और चुपचाप दूसरों को मंतर सूची सहटा देता है

00:00:54.260 --> 00:00:55.480
या उससे भी बुरा

00:00:55.480 --> 00:00:58.680
या आपके मेनेजर के एक महतुपून संदेश को जंक मेल की धेर में दबा देता है

00:00:58.680 --> 00:01:02.480
आपने एक बढ़ो से मन्द गड़ी मांगी थी लेकिन आपको जो मिला वो एक अजीब क्रूमेट जैसा है

00:01:02.480 --> 00:01:04.300
जो ऐसे नियम बना रहा है जिसे किसी ने मन्जूरी नहीं दी

00:01:04.300 --> 00:01:06.560
उस असिस्टेंट को समुद्र में एक जहाज की तरह समुद्र

00:01:06.560 --> 00:01:09.200
जहाज चमक सकता है, इंजिन शक्तिशाली हो सकता है

00:01:09.200 --> 00:01:12.280
लेकिन निविगेशन सिस्टम के बिना ये कोरे में अंधा होकर बहता है

00:01:12.280 --> 00:01:15.440
ये बिना सुरक्षय उपायों के AI बिल्कुल वैसा ही है

00:01:15.440 --> 00:01:18.000
बिना दिशा के गती, बिना कमपास के आगे बढ़ना

00:01:18.000 --> 00:01:20.640
और हाला कि समन्त रूटियां परिशान करती है

00:01:20.640 --> 00:01:23.260
वास्तिविक खत्रा तब आता है जब कोई स्चेरिंग पर हाथ रख देता है

00:01:23.260 --> 00:01:25.240
ये पर प्रॉंट इंजिक्शन कावाता है

00:01:25.240 --> 00:01:27.900
ये वो दुष्ट कप्तान है जो जहाज पर चूरीशी पे चड़ जाता है

00:01:27.900 --> 00:01:29.460
और एक ऐसा कमांड देता है जो अधिकारिक लगता है

00:01:29.460 --> 00:01:31.120
लेकिन जहाज का रास्ता पूरी तरह बदल देता है

00:01:31.120 --> 00:01:33.620
एक अन्रोज में छिपा हुआ एक चोटा सा वाक्यांश

00:01:33.620 --> 00:01:36.140
आपके विनम्प शेडूलर को जानकर रिलीक करने पक्षपात फैलाने

00:01:36.140 --> 00:01:37.680
या बकवास धोराने के लिए मज़गूर कर सकता है

00:01:37.680 --> 00:01:38.800
यह विज्ञान कता नहीं है

00:01:38.800 --> 00:01:40.420
यह एक वास्तेविक प्रतिकूल इंपूर्ट जोखी में

00:01:40.420 --> 00:01:41.900
जिसे विशिशन के प्रॉम्ट इंजेक्शन कहते है

00:01:41.900 --> 00:01:44.420
हमलावर सुरक्षा नियम्मो को दरकिनार करने के लिए

00:01:44.420 --> 00:01:46.240
सावधानी परोग त्यायर किये गए टेक्स्ट का उप्योग करते है

00:01:46.240 --> 00:01:48.360
और सिस्टम उसका पालन करता है क्योंकि वो तोड़फोर करने वाले है

00:01:48.360 --> 00:01:49.980
और एक विश्रस नियातिरी के बीच अंतर नहीं कपने

00:01:49.980 --> 00:01:51.700
यहां बतायागा है क्यासा क्यों है

00:01:51.700 --> 00:01:54.960
अधिकांस फानडेशन मॉडल किसी भी अची तरह से त्यार के गर नियदेश को वैद मानेगे

00:01:54.960 --> 00:01:58.600
विव उपर सुरक्षा परते हुए बिना मकसद या इरादे का पता नहीं लगाते है

00:01:58.600 --> 00:02:03.160
जब तक कोई संगठन, सुरक्षा उपाय, सुरक्षा फिल्टर और मानवी जाज को शामिल नहीं करता

00:02:03.160 --> 00:02:06.260
या या आग्या मानने के लिए बनी मशीन की तरह आदेशों का पालन करता है

00:02:06.260 --> 00:02:08.880
इससे एक मीटिंग का सराज बनाने के लिए कहें

00:02:08.880 --> 00:02:12.000
और यदि उस अन्रोत के भीतर निजी एजिंडा फाइल को प्रिंट करने का निरदेश भी छिपा है

00:02:12.000 --> 00:02:14.700
तो ये दोनों के साथ समान दिवार करता है, नेतिकता को नहीं तोलता है

00:02:14.700 --> 00:02:16.040
इधोके पर संदे नहीं करता है

00:02:16.040 --> 00:02:17.780
कस्टम रूपक यहां से टीक बढटता है

00:02:17.780 --> 00:02:21.200
यह दिक्रित अंकित जाली दस्तावेजों के साथ चेक पॉइंट से बुजरने जैसा है

00:02:21.200 --> 00:02:24.220
गार्डर्स मौजूद हैं, लेकिन वे हमीशा काफी नहीं होते हैं

00:02:24.220 --> 00:02:26.820
चत्यों टेक्स नियमों को दरकिनार करने के लिए धोका दे सकते हैं

00:02:26.820 --> 00:02:29.380
और चुके आउटपूट ग्यारिन रधारित होते हैं, कभी भी एक जैसा उत्तर नहीं मिलता है

00:02:29.380 --> 00:02:30.400
इसलिए खत्रा बढ़ जाता है

00:02:30.400 --> 00:02:33.960
एक हमलावर मौडल से मंचाहा उत्तर मिलने तक उसे बार बार जान सकता है

00:02:33.960 --> 00:02:36.240
जैसे पासा फेकने जब तक ही गलत नतीजा न निकलाए

00:02:36.240 --> 00:02:39.420
तो आपकी सेवा के लिए बना असिस्टेंट पल्वर में मस्करा बन सकता है

00:02:39.420 --> 00:02:41.660
एक मिलेंट ये किलेंडर स्वार चुन रहा होता है

00:02:41.660 --> 00:02:44.380
अगले ही पल इन उक्री के मानदर गड़ रहा होता है

00:02:44.380 --> 00:02:46.540
या संवेदनशील नामों को गलत संदर में डाल रहा होता है

00:02:46.540 --> 00:02:48.700
यहां गवर्नेंस महत्पून हो जाती है

00:02:48.700 --> 00:02:51.280
क्योंकि उपयोगी से अराजक में बदलाव धीरे-धीरे नहीं होता

00:02:51.280 --> 00:02:52.500
यह तुरंत होता है

00:02:52.500 --> 00:02:54.460
नुकसान के वे लेकिन मॉक्स सक्सी में इतना ही रहता

00:02:54.460 --> 00:02:58.740
खराब आउटपूट मानवी गलतियों से कहीं अधिक तेजी से वर्कफ्लो में फैलते हैं

00:02:58.740 --> 00:03:00.780
एक गलत सुझाव एक बड़ी समस्या का रूप ले लेता है

00:03:00.780 --> 00:03:02.900
गलत सलानिर्ण को प्रभायूत करती है

00:03:02.900 --> 00:03:06.680
मशीनी गती से गलत जानकारी और पक्षपात फैलते हैं

00:03:06.680 --> 00:03:09.120
बिला निगरानी के एक शरारती प्रॉंप्ट पूरी आग भढ़का सकता है

00:03:09.120 --> 00:03:12.580
शमन संभव है और ये केवल उम्मीदों पर निर्भण नहीं

00:03:12.580 --> 00:03:15.420
प्रदाता और उद्ध्यम पहले से ही इस तरिये सुरक्षा, सोचालित फिल्टर

00:03:15.420 --> 00:03:18.500
सुद्धी करण, शिक्षण, नियम और मानव समिशों का उपयोग करते हैं

00:03:18.500 --> 00:03:20.020
जो कम्यों की जाज करते हैं

00:03:20.020 --> 00:03:25.220
टील्स, उधारन के लिए नएको पाइलेट्स का परेक्षण, वाल्ड कार्डन के अंदर करने की सला देते हैं

00:03:25.220 --> 00:03:28.220
जो ऐसे अलग थलग audit योग ये वातावरन हैं, जो वास्तविक उपयोग करता हूँ

00:03:28.220 --> 00:03:31.580
या डेटा तक पहुँचने से पहले ही जोखिम को सिमित कर देते हैं

00:03:31.580 --> 00:03:35.260
इसे निरंतर रेट टीमिंग के साथ जोड़े हैं जहां इंसान लगातार सिस्टम की कमजोरियों की जाच करते हैं

00:03:35.260 --> 00:03:37.860
और आप एक सुरक्षा कवच तैयार करते हैं और आप एक सुरक्षा करते हैं

00:03:37.860 --> 00:03:40.160
स्वचालित सुरक्षा उपाई, कड़ी महनत करते हैं

00:03:40.160 --> 00:03:44.160
लेकिन मानो समिक्षा ये सुनिशित करती है कि आसान नियम विफल होने पर भी मॉडल सही दिशा में रहे।

00:03:44.160 --> 00:03:48.160
ये पैटर्न है निगरानी, परिक्षिन, समिक्षा, नियंत्रण।

00:03:48.160 --> 00:03:52.160
यदि आप कमान को अकिला छोड़ देते हैं तो AI उक सावे के अनुसार चलने लगता है।

00:03:52.160 --> 00:03:55.160
यदि आप निगरानी लागू करते हैं तो आप आपदा की समावना को कम कर देते हैं।

00:03:55.160 --> 00:03:57.160
जहाज करूप से दर्शाता है।

00:03:57.160 --> 00:04:00.160
मार्ग दर्शन संभव है लेकिन कि वज़ते भी जब कोई दिशा सूची ये अंतर कम पास पर नज़र है।

00:04:00.160 --> 00:04:02.160
और यही अगी चुनवती को जनम देते हैं।

00:04:02.160 --> 00:04:04.160
फले ही आप गुसपैठियों को बाहर रखें और फिल्टर चालू रखें।

00:04:04.160 --> 00:04:06.160
फिर भी आपको एक और जटिलता का सामना करना पड़ता है।

00:04:06.160 --> 00:04:14.160
प्रणालियों में अंतर नहित अप्रत्याशित्ता तोड़ फूड के कारण नहीं, बलकि इन मॉडलों के उत्तर उत्पन करने के तरीके के कारण।

00:04:14.160 --> 00:04:18.160
निर्धारित बनाम, गैर निर्धारित ये छिपा हुए स्विच है।

00:04:18.160 --> 00:04:24.160
कलपना करें, आप कैलकुलेटर में दो प्रस्तू दबाते हैं और अब एक शिचार के बजाए ये 42 का उत्तर देता है।

00:04:24.160 --> 00:04:29.160
अजीब है ना? हम हैरान होते हैं क्योंकि कैलकुलेटर का ठोड़ने धारन पर बने होते हैं।

00:04:29.160 --> 00:04:33.160
उन्हें हजार बार एक ही इंपुट दें और वे हर बार एक ही आउटपुट देंगे।

00:04:33.160 --> 00:04:35.160
ये ही पुर्वान मेता है इसका मुक्युदिश।

00:04:35.160 --> 00:04:37.160
अब इसकी तुलना AI टूल्स की नए वर्क से करें।

00:04:37.160 --> 00:04:40.160
वे हमेशा एक ही उत्तर नहीं देते। आउटर बदलते रहते।

00:04:40.160 --> 00:04:48.160
निर्धारित बनाम गैर निर्धारित व्यवहार।

00:04:48.160 --> 00:04:54.160
नियत प्रणालियों में जैसे की स्प्रेडशीट या नियमधारित फॉर्मूले परणाम कभी नहीं बदलते।

00:04:54.160 --> 00:04:59.920
सोंवार को साथ टाइप करें या शनिवार को मशीन वही फैसला सुनाती है, मूर के उतार चड़ाव या रचनात्मक्ता से मुप।

00:04:59.920 --> 00:05:03.300
यह यांत्रिक निष्ठा है जो बार-बार एक ही कदम दोहराती है।

00:05:03.300 --> 00:05:05.300
अनिर्धारित मोडल अलग तरह से काम करते हैं।

00:05:05.300 --> 00:05:11.300
आप उन्हें प्रॉंप्ट देते हैं और वे एक निष्चित रास्ते पर चलने की बजाए समभावनाओं को टटोलते हैं।

00:05:11.300 --> 00:05:17.300
वो नमुना लेना, स्टोकेस्टिक प्रक्रियाए, मॉडल अपडेट और यहां तक की डेटा ड्रिफ्ट ही आउटपुट को बदलते हैं।

00:05:17.300 --> 00:05:47.280
इंप्रोव ततकाल अभिने के लिए मंच त्यार करने जासा हैं।

00:05:47.300 --> 00:06:17.280
खुले शेतर में बदल देते हैं।

00:06:17.300 --> 00:06:45.300
आउटपुट बिना किसी पारदर्शी कारण के बदल जाते हैं।

00:06:45.300 --> 00:06:49.300
बदल जाते हैं क्योंकि अनरधारित प्रनालिया समय के साथ भिन हो सकती हैं।

00:06:49.300 --> 00:06:51.300
आप मॉडल से ये नहीं पूछ सकते हैं क्या बदला है।

00:06:51.300 --> 00:06:53.300
और यहीं पर विश्वास सबसे तेजी से खतम होता है।

00:06:53.300 --> 00:06:57.300
जब तक अपारदर्शी आउटपुट के पीछे कायब हो जाता है।

00:06:57.300 --> 00:06:59.300
उत्पादन में ट्रिफ्ट तेजी से बढ़ता है।

00:06:59.300 --> 00:07:03.300
एक महीने पूरवागरे कम करने के लिए सुईकरत वर्कफ्लो और अगले महीने विप्रीद दिशा में जा सकता है।

00:07:04.300 --> 00:07:09.300
जो भिन्नताएं अकेले में मामूली लगती हैं वे स्याकड़ों मामलों में बढ़ने पर उलंगन में बदल जाती हैं।

00:07:09.300 --> 00:07:16.300
नियामक इंपरोनाइट के खुछ दर्शकों के विप्रीत, इस्थिरता, और अडिट योगिता और स्पष्टी स्पष्टी करन की मांग करते हैं।

00:07:16.300 --> 00:07:19.300
वे अनिर्धारित तक वा अकरशन का हिस्सा नहीं मानते।

00:07:19.300 --> 00:07:21.220
यही कारणे के सुरक्षात्मक उपाई माइन रखते हैं।

00:07:39.300 --> 00:07:41.300
जो हर दिशा में भूम रहे हैं।

00:07:41.300 --> 00:07:44.300
यदि कोई सीमा तैय न करें तो ये खेल अपनी ही अराजकता में ढढ़े जाएगा।

00:07:44.300 --> 00:07:46.300
हाला कि एक रेफ्री उन्हें दायरे में रखता है।

00:07:46.300 --> 00:07:48.300
इस विशे पर ठीके रहें, इस क्रम का पालन करें।

00:07:49.300 --> 00:07:51.300
AI के लिए governance भी इसी तरह काम करती है।

00:07:51.300 --> 00:07:55.300
ये नवाचार को खतम नहीं करती, बलकि यादरचिता को ऐसे प्रदर्शन में बदलती है,

00:07:55.300 --> 00:07:57.300
जो स्क्रिप्ट का सम्वान करता है।

00:07:57.300 --> 00:08:00.300
अनिश्चिता बनी रहती है, लेकिन ये परिभाशित सिमाओं के भीतर काम करती है।

00:08:00.300 --> 00:08:01.300
यही पर संतुलन नहीं है।

00:08:01.300 --> 00:08:04.300
आपको पाइलेट को कैल्कुलेटर की तरह वेभार करने के लिए मजबूर नहीं कर सकते हैं।

00:08:04.300 --> 00:08:07.300
लेकिन आप इसकी चारो और सुरशाजाल ज़रो लगा सकते हैं।

00:08:07.300 --> 00:08:11.300
मानविये देखरेक, निगरानी प्रिणाली और गवरनेंस धांचे उस जाल के रूप में कारे करते हैं।

00:08:11.300 --> 00:08:14.300
इनके साथ मॉडल अभी भी इंप्रवाइज करता है, लेकिन वो शो को कराब नहीं करेगा।

00:08:14.300 --> 00:08:18.300
इनके बिना विचलन विकाबू हो जाता है, और अनुपालन टीमें ऐसे नियन्यों को साफ करने के लिए मजबूर हो जाते हैं।

00:08:18.300 --> 00:08:22.300
दाओं पर बहुत कुछ लगा है। अब परत्याशिता तो टस्त होती है।

00:08:22.300 --> 00:08:26.300
यह ऐसे परिणामों को आकार देती है, जो रण नौकरी या स्वास सिवा को प्रभावित करते हैं।

00:08:26.300 --> 00:08:35.300
तो नियामक हस्तक शेप करते हैं, जो हमें अगली सीमा पर ले आता है, बाहरी नियमों का आगमन जो केवल देख रेक का सुझाओ नहीं देते, बलकि उसे अनिवारे बनाते हैं।

00:08:35.300 --> 00:09:05.280
EU AI Act एक एस्टरोइड की तरह आ रहा है, कल्प ना करें।

00:09:05.300 --> 00:09:35.280
इन नियमों के मूल में वर्गी करन हैं।

00:09:35.300 --> 00:09:39.300
आपके शांदार नए शेर से सिर्फ काम करने की उमीद नहीं की जाती, बलकि ये साबित करने को कहा जाता है कि वो कैसे हो क्यों काम करने।

00:09:39.300 --> 00:09:45.300
आपस में जोड़ा जा सकता था।

00:09:45.300 --> 00:09:49.300
आज उनी फीचर्स के लिए किसी डेमो से पहले अनुपालन समीक्षा कॉंप्लाइंस रवी किया हो शकता हो सती।

00:09:49.300 --> 00:09:56.120
पावर प्लेटफॉर्म में सीवी सीवी को रैंक करने वाला एक रिक्रूट्मेंट एब जो कभी बस समय बचाने का साधन था अचानक हाई रिस्ट्रेणी में आ गया है।

00:09:56.120 --> 00:10:26.100
यह खराब नहीं हुआ है। यह बस लोगों को उन तरीकों से प्रभावित करता है जिनने कानुन समेधन शीर मानता है और इसे सब कुछ बदर जाता है।

00:10:26.120 --> 00:10:33.120
अनुपालन की मंजूरी अनिवार है। गती की जगाव सनोदेरी है। इस कानुन को लाल फीता शाही के बजाए अंतरिक श्यान के ऑक्सिजन नियमों की तरह समझें।

00:10:33.120 --> 00:10:39.120
सावान परिस्तितियों में मास्क लगाने पर आप शायद जिचकें लेकिन संकट के समय यही वो चीज है जो चालक दल को जीवित रखती है।

00:10:39.120 --> 00:11:09.100
यह कानुन भी वैसा ही है। नियम भारी लगते हैं जब तक आप यह नहीं समझें की वे क्यों हैं क्योंकि एक चूप पूरे उद्द्योग में भरोसे को खत्म कर सकती है। पर यहां एक महत उंचे तावनी है। आप अनुपालने को टाल नहीं सकते।

00:11:09.120 --> 00:11:39.120
इसी किसे अपडेट से ठीक नहीं कर सकते। जनता का विश्वास नाजुक होता है और जब यह तोटता है तो उप्योग करता कहीं और चले जाते हैं। सबसे बड़ा जुर्माना कानुन में नहीं क्राहकों के वैवार में लिखा होता है। तो यहां इन्वेंट्री का एक अ

00:11:39.120 --> 00:12:09.120
इसके जुर्माना लगाने से पहले ही फीचर्स को वर्गी कर लेते हैं। यही असली मोड है। कानून जिम्मेदारी से AI के उप्योग की सिफारिश नहीं करता बलकि इसकी मां करता है। गवरनन्स अब कोई वैकल पिक सजावट ने बलकी कानून का भी निस्सा है। या तो �

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किसमत की बात नहीं है, यह आपके कंट्रोल, पैनल में मौजूद सरक्षा सादनों के उप्योग के बारे में है।

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यह G1 रक्षक उपकरण है। दिर्शिता विजबिल्टी सुषवात करें।

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Microsoft 355 और Power Platform में ऐसी निगरानी सुधाये हैं जो आपको मौडल के विवहार को ट्रैक करने, निर्णयों को लॉक करने और सरल शब्दों में इस पश्टी करम प्राप्त करने देती हैं।

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अजीफ एसले सुनाने वाले ब्लैक बॉक्स पर निर्भड रहने की कोई जरूरत नहीं।

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आपको एक वास्तिविक फीडबैक लूप मिलता है जब भी कोई अल्गरोदम भटकता है तो कंसोल पर संकेत मिलते हैं।

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यह अंतर अंधेरे में गाड़ी चलाने और उपकरणों के साथ नविगेट करने के बीच की रेखा है जो आपको बताते हैं कि आप कब भटक रहे हैं।

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पादर्शिता का सवाल आता है।

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AWS जैसे कुछ वेंडर मॉडल के उपियो और सीमाओं का दस्ताविजी करने के AI सर्विस कार्ट प्रदान करते हैं।

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अब देख सकते हैं कि कौन से इंपूट मायने रखते हैं और ये तौल सकते हैं कि क्या प्रदान मिश्पक्षता हैं।

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और उसा बढ़ता है कि मॉडल हवा में बाते नहीं कर रहा है।

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और फिर आता है सरल लेकिन महत्पून सुरक्षा जाल डेटा सुरक्षा।

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डेटा लॉस प्रेवेंशन को सक्रिये करें ताकि समवेधन शील जानकारी गलत हाथों में न जाए और इसे लॉंग स्वा ओडि ट्रेल्स के साथ जोड़े।

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इसे छोड़ दिया तो तुरूटिया होने पर आपके हाथ के वल खाली धुहा लगेगा।

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इसका प्रेफिल कोई मूट पात नहीं है। एई बिल्डर के साथ बने एक बेसिक पावर अप पे विचार करें।

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शुरुआती ड्राफ्ट में इसने किसी भी संगठन की जरूर से जादा नेजी जानकारी कठा कर ली थी।

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नाम, रिकॉर्ड और समिधन शीन फिर्ड्स उजागर हो गये थी।

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अनुपालन सेटिंग्स सक्रिय होते ही डेटा का बहावर रुख गया, सिमाय सख्त हो गई आप चलता रहा और गुपनेता नियमों का पालन हुआ, आर्किटेक्चर को धोस्त कर दुबारानी मनाया गया।

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उसे उन शीर्स को आन करके विवस्तित किया गया, जो पहले से वहाँ मुझूद थी।

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पहले डिप्लाइमेंट चर्णों के लिए एक और प्रथा अपनाने लायक है, टेलर शेली के है, अवाल्ड गार्डन को पालेट को एक नियंतर सेंडबोक्स में टेस्ट करके आप किसी भी अनपेक्षित वेवहार को बिजनस क्रिटिकल वर्क फ्लो में जारी करने से पहले ह

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सकते हैं उन्हें अस्विकार कर सकते हैं, ये सिस्टम में शामिल हुमन इन दे लूप प्रवर्तन है, आजसी निगरानी के बिना आटोमेशन तब तक मुखत रहता है, जब तक वो किसी नेती के उलंगहन से टकरा न जाये, डैश बोर्ड के साथ इंसान कंट्रोल टावर में

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अगे बढ़ते हैं, क्योंकि अनुपालन डिजैंग का हिस्सा था, न कि बाद में जोड़ा गया कोई पैच, जो चीज कभी आपकी इदती को धीमा करते लिए, आप उझे तेज करते हैं, फिर भी सुरक्षा का वच अपने आप काम नहीं करते हैं, उन्हें कॉन्फिगरेश

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पर नज़र रखनी होगी और अनपेक्षिस से आने पर प्रित किरया देनी होगी, उस निगरानी के बिना बेहतरी इन गार्डरल्स भी केवल धातू के टकड़े हैं, जिनके पीछे कोई विवेक नहीं है, इसे एक क्रॉस फंक्शनल टीम के रूप में बनाया गया है, जिसम

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पर नामों का अनुमान नहीं लगा सकता, जोकिमों को विवागों में फैरले से पहले पैचानने और सुधारने के लिए एक सामईख चर्चा की आउशकता होती, अब उस टीम के बिना काम करने के कल्बन अगर, AI को अनियंतरी छोड़ना वैसा है, जिसे एस्टरोइड फील म

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पक्षिता का आउडिट करते हैं, डेटा के स्रोथ की पुष्टी करते हैं, और ट्रैक करते हैं, कि नॉन डिपोर्ट की समिशा करते हैं, और ट्रैक करते हैं, कि नॉन डिटर्मिस्टिक सिस्टम कैसे सुधार करते हैं, कि नॉन डिटर्मिस्टिक सिस्टम कैसे सुधार करते

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और पुट की और मुड़ सकते हैं, जो विश्वास को कम करते हैं, एक governance board डिजिटल सुरक्षित प्रहरी की रूप में कारे करता है, जो अपरत्यासित परणामों को लॉग करता है, red team in prompts का उप्योग करता है, red team in prompts का उप्योग करता है,

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खतराग pattern को जिनित करता है, जो सुचारित फिल्टर को चुप जाते हैं, तो मरिश्वास को वापस लूप में लाता है, वे नवाचार को रोकते नहीं, वे इसे सुरक्षित दायरे में काम करते रहने दिए, और यहाँ व्यावारी का अंतर है, रभावी governance board वाले संगठान अक

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समय लगता है, सुधार में प्रतिष्ठा जाती है, यह pattern इतनी बार धोरा जाता है कि सवक्सवष्ट हो जाता है, इन बोडों की नीम निश्पक्षिता, पारदर्शिता, जवाबदेही, सुरक्षा और गोपनियता के इर्द-गिर्द खुंती है, निश्पक्षिता यह सुन

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जाती है, गोपनियता सम्विधन शील डेटा की रक्षा करती है, ताकि लोग एक जोखिम भरी यात्रा में अंजाने में कारगों न बन जाएं, हर सिद्धान्त अकेले मजबूत है, लेकिन साथ मिलकर वे उस धाचे को मजबूत करते हैं, जो जाच के दाएरे में भी काम करन

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ये तोरित मांचित दिखाता है कि कौन सी प्रियोजना है, उच्छी जोखिम वाली है, किन के लिए सक्त प्रशाशन की आउशकता और कौन कम जोखिम वाली है, ये नेतरत्व और नियांकों के लिए ठोस प्रमान है कि निगरानी सनरचित है, नकी ताथकानिक, पूरी गती �

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के माध्यम से निगरानी एक बार की चेक बॉक्स नहीं बलकि एक जीवन्त प्रकरिया बन जाती है, भरती याई एक चेतावनी भरी कहानी सुनाती है, खराब डेटा पर प्रिशिक्षित मॉडलों ने चुपचाप पुर्वागरा अपना लिया, जिससे डेवलपर्स के इरा

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अजावटी समितिया नहीं है, वेस्थिर मार्क दर्शन और अनावशक अराजकता के बीच अंतिम रक्षा हैं, जो जमीनी हकिकत में बदलने के लिए जिमिदार टीम है, संरचना मेट्रिक्स और जवाब देही बनाये रखकर वे सुनिश्चित करते हैं कि जहाज भरोसे के स

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और अलाजकता की और बढ़ रहे संगठन के बीच का अंतर है, इसके साथ आप विश्वास बनाते हैं, जोखिम को काफी कम करते हैं, और अपनी AI परियुजनाओं को अलपकालिक सफलता के बजाए दिरक खालिक सफलता के लिए तयार करते हैं, तो आपका अगला खदम यह है

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अगली बार सबसे अच्छे सवालों का पढ़ूंगा